Redis的切片集群（Redis Cluster）以及集群管理

首先放上一张整合redis切片集群与主从库的关系图，可以结合该图阅读下面文字。

一、数据库的扩容机制

纵向扩展：增大服务器的内存，磁盘容量；
横向扩展：增加多台服务器。

如果数据量在一定范围内，且不需要开启持久化可以选择使用纵向扩展，一般选择横向扩容（持久化时需要fork主进程，会拷贝一份主进程的内存，如果内存中数据量大，该fork过程就需要很长时间，而fork是会阻塞主线程处理客户端请求的）。

二、为什么使用切片集群

百万千万级的大数据量时：

单机Redis部署需要很大的内存，硬件成本高；
大数据量持久化时fork主进程的过程耗时高（主进程阻塞）。

ps：影响redis速度的原因归根结底就是主进程执行速度受到了影响

主线程本身造成（sql语句的读写、删除操作）：增删改查；
fork操作间接影响主线程（一些会产生fork过程的操作，抢占主进程的CPU资源）：AOF重写、数据持久化落盘。

三、Redis切片集群的部署方式

1. 请求路由

默认每个redis实例均分16384个哈希槽（如果每台服务器性能不一致，可以用cluster_addslot指令手动分配每台服务器的槽个数），对于每一个key，求CRC16(key) % 16384得到的值就是slot的序号，找到该slot所在的redis实例，将该(K,V)键值对加入该实例的该slot中。

该过程主要有两步：

在客户端计算，找到key对应的slot（用CRC16算法）；
找到存放该slot的redis实例（不一定按照一定的规律在实例中顺序存放slot）。

第一步可以简单计算处理，对于第二步：

客户端会在本地缓存一份集群中每个redis实例包含的slot编号(slot—实例映射表)，计算出slot编号后在缓存中查找对应的实例，再直接将请求发给该实例。

注意：在客户端与redis集群建立连接的环节，客户端先访问一个redis实例，然后该redis实例会将它本身以及切片集群中其他实例各自包含的slot信息发给客户端，此时客户端中才能得到实例与slot映射关系，然后在本地缓存。（redis切片集群中各cluster通过gossip机制相互通信，获取各自的slot–实例映射关系表）

2. 集群扩容

重定向机制：
当实例有增加或者删除时，为了负载均衡slot要重新分配到各个cluster实例中，此时客户端还没有更新本地缓存中原有的slot、实例映射表，可能访问的slot就会移动到新的实例中，此时客户端访问的实例就会将新实例的地址发送给客户端（向客户端发送一个MOVED命令），客户端再根据该实例地址再去新实例中找slot（同时更新新的slot、实例映射表）。

3. slot中间层解耦

客户端对redis的数据请求需要经过slot这层中间层，为什么要借助slot进行两次映射，而不是直接将数据（K,V）放在实例中？可以看下图

原因如下：

采用hash算法对数据量进行压缩，否则百千万个key放在一张表中会占用大量内存空间（相当于将一张大的数据表做分表，可以提高效率，节省内存空间），这点强调的是一张表的大小；
每个redis实例只需要存放slot—实例之间的映射关系表（slot最多只有16384条记录，属于万级，相比于千万级的key—实例表来说极大的节省了内存空间），这点强调的是每个节点要保存一张表的大小；
集群扩容缩容是以slot为单位移动数据，而不是一次次移动每一个（K,V），时刻注意slot最多16384行，（K,V）对有千万行（前者移动几万次，后者移动千万次）。

四、扩展知识：集群管理的两个核心知识

1. 请求路由方案

中心化方案：使用proxy代理（Codis），客户端通过访问proxy，由proxy路由到对应的服务节点；
Codis是在cluster之前被广泛使用的Redis集群配置方案，主要由（Codis server, Codis proxy, Codis dashboard, Codis fe以及Zookeeper组成，支持数据的异步迁移，但是不支持Redis新版本的特性，可以按需选择使用Codis还是Cluster）
去中心化：Redis的cluster方案，客户端与每个集群节点都缓存有各个服务节点地址，客户端可以直接访问目标节点，或者由任意节点路由到目标节点。